Servidores MCP
El registro abierto de servidores Model Context Protocol. Encuentra herramientas, recursos y prompts para tus agentes de IA, filtrados por categoría, transporte o caso de uso.
Servidores
177
Herramientas
471
Categorías
11
Colaboradores
155
Pulumi's official MCP server for AI-assisted Infrastructure as Code. Wraps the Pulumi Automation and Cloud APIs so agents can preview and deploy stacks, read stack outputs, inspect resources, and look up provider/resource schemas from the Pulumi Registry. Helps developers codify cloud architectures and review infrastructure diffs from within an AI coding assistant.
MCP server for interacting with a Tinybird Workspace from any MCP client. Lets AI agents explore data sources, call published API endpoints, run SQL queries over real-time data, and push datafiles, making Tinybird's analytics readily available to LLM-driven workflows.
Webflow's official MCP server that connects AI tools to your Webflow projects via the Webflow Data API. Lets agents manage sites and pages, work with CMS collections and items, read form submissions, and publish changes, enabling content updates and site automation from an MCP-compatible client.
Community MCP server that connects a personal WhatsApp account to AI assistants. Using the WhatsApp multi-device web API, it lets agents search and read your messages and contacts and send messages, including media. Messages are stored locally in SQLite and only shared with the model when the agent accesses them through tools, keeping data on your machine.
Skills frente a servidores MCP
¿cuál es la diferencia?Skillsel «qué hacer»
Una Skill reúne conocimientos prácticos —instrucciones, un prompt de ejemplo y modelos recomendados— para que un agente realice una tarea de forma consistente. Las Skills aportan conocimiento, no nuevas conexiones.
Servidores MCPel «cómo conectarse»
Un servidor MCP proporciona nuevas capacidades a un agente conectándolo con sistemas reales —bases de datos, API o archivos— mediante un transporte. MCP añade conexiones y acciones, no instrucciones de tarea.
Regla práctica: usa una Skill cuando necesites que el modelo realice bien una tarea y un servidor MCP cuando necesites conectarlo con una herramienta o sistema. Se complementan: una Skill puede utilizar las herramientas que proporciona un servidor MCP.
¿Has creado un servidor MCP?
Envíalo al registro: es de código abierto y está mantenido por la comunidad.